＜論理モデル作成について＞
１）各種の技術（注）に基づいて、対象に関する、
ID1=客観的知識、
ID2=経験的知識、
ID3=観測データ、
からなる 「情報データ群 」（Informational Data Set）、IDS＝(ID1,ID2,ID3) を明確に認識し
その組織的利用を考察する
２）統計的思考法を、
情報データ群（IDS）の構成と、それに基づくモデルの提案と検証の繰り返し
によって情報獲得を実現する思考法と捉える
３）AIC の利用により、未知パラメータを含む様々なモデルの比較を行い、
最適なモデルを提案検討する
４）時間と効率を考え、以下のように対応することを提案します
４－１）「論理モデル作成事項（効果的な超音波洗浄技術について）」を考慮して
「直感によるモデル」を作成し、ユーザーと打ち合わせを行う
４－２）実状のデータや新たな情報によりモデルを修正・検討する
４－３）ユーザーが合意できるモデルにより装置やシステムの具体的打ち合わせに入る
注 化学工学：反応工学、化学プラント工学、ＬＳＩプロセス工学、薄膜作成工学 表面工学 等
機械工学：自動制御（システム工学）、熱力学、材料力学、流体力学、加工工学 等
電気電子工学：超音波工学、音響学、医用画像処理、分子エレクトロニクス工学 等
その他：物理学、物性工学、ナノテクノロジー、超分子、最適化、マイクログラビティ応用学、
プロセスマテリアル、ＩＴエレクトロニクス、ドラッグデリバリー、バイオテクノロジー 等
ＡＩＣ：赤池情報量規準(Akaie Information Criterion 統計モデルの相対的評価）
考え方（全体を貫く基本的な概念）：
多くの真実らしき断片を見据え、その奥にある統一的メカニズムを描像する。
